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Machine Learning na vida real: 5 aplicações atuais

 

Nem todo mundo sabe, mas o machine learning está por trás de muitas tecnologias inovadoras que impactam nossas vidas de várias formas, de viagens a cuidados com a saúde. Veja cinco exemplos de como ele tem sido utilizado hoje.

1. Diagnóstico médico

Sistemas de machine learning são usados para analisar imagens e investigar tumores. Também são usados para fazer diagnósticos com base em laudos anatomopatológicos. Segundo um estudo, um computador detectou 52% dos tumores praticamente um ano antes do diagnóstico oficial. O machine learning também está por trás de tratamentos mais personalizados, com base nos dados de saúde de cada indivíduo.

2. Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Os sistemas de machine learning já conseguem cada vez mais entender e processar a linguagem humana. Algumas aplicações de PLN incluem tradução automática, reconhecimento de voz e análise de sentimentos. Pense: as assistentes virtuais Alexa (da Amazon) e Siri (da Apple) podem entender o que você quer e responder automaticamente.

3. Pesquisas online

Os mecanismos de busca usam machine learning para apresentar resultados mais precisos. O machine learning “aprende” com o comportamento do usuário para oferecer uma experiência melhor nas próximas pesquisas. Por exemplo, se você digitar “São Paulo”, o mecanismo de busca (Google, Bing, Yahoo…) entenderá, após analisar sua navegação por alguns minutos, que você está procurando o site do time de futebol, não a cidade.

 (Saiba mais: Machine Learning: dicas rápidas para profissionais de marketing)

4. Carros inteligentes

O machine learning comanda os veículos autônomos. Além disso, a tecnologia de ML aprende e configura automaticamente as preferências do proprietário, como temperatura interna e aquecimento de bancos.

5. Marketing personalizado

O machine learning ajuda o varejista a analisar data sets enormes sobre seus consumidores e oferecer ofertas personalizadas para cada indivíduo, com base no seu comportamento, nas compras realizadas e nas suas preferências. Quanto mais informações o sistema reunir sobre cada consumidor, melhor poderá predizer os produtos certos, os anúncios certos e os bids certos.

Para ler este documento em PDF, clique aqui. Para mais informações, confira também nosso Guia do Profissional de Marketing sobre Machine Learning.